Модифицированная q-нарная модель Поттса с бинаризованными синаптическими коэффициентами
dc.contributor.author | Крыжановский, Б.В. | |
dc.contributor.author | Крыжановский, В.М. | |
dc.date.accessioned | 2010-03-24T18:12:54Z | |
dc.date.available | 2010-03-24T18:12:54Z | |
dc.date.issued | 2008 | |
dc.description.abstract | Практическое применение q-нарных моделей Поттса осложняется высокими требованиями к оперативной памяти (необходимо 32N^2q^2 бит, где N – число нейронов, q – число состояний нейрона). В работе исследуется модифицированная модель Поттса с бинаризованными синаптическими коэффициентами. Процедура бинаризации позволяет в 32 раза уменьшить размер требуемой оперативной памяти (N^2q^2 бит) и более чем в q раз ускорить алгоритм. Ожидалось, что бинаризация приведет к ухудшению распознающих характеристик. Однако анализ показал неожиданные результаты: процедура бинаризации приводит к увеличению объема нейросетевой памяти в 2 раза. Полученные результаты согласуются с проведенными экспериментами. | uk_UA |
dc.description.abstract | Практичне застосування q-нарних моделей Поттса ускладнюється високими вимогами до оперативної пам’яті (необхідно 32N^2q^2 біт, де N – число нейронів, q – число станів нейрона). У роботі досліджується модифікована модель Поттса з бінаризованими синаптичними коефіцієнтами. Процедура бінаризації дозволяє в 32 рази зменшити розмір необхідної оперативної пам’яті (N^2q^2 біт) і більш ніж в q разів прискорити алгоритм. Очікувалося, що бінаризація призведе до погіршення розпізнавальних характеристик. Проте аналіз показав несподівані результати: процедура бінаризації приводить до збільшення об’єму нейромережної пам’яті в 2 рази. Отримані результати узгоджуються з проведеними експериментами. | uk_UA |
dc.description.abstract | Practical applications of q-state Potts models are complicated, as they require very large RAM (32N^2q^2 bits, where N is the number of neurons and q is the number of the states of a neuron). In this work we examine a modified Potts model with binarized synaptic coefficients. The procedure of binarization allows one to make the required RAM 32 times smaller (N^2q^2 bits), and the algorithm more than q times faster. One would expect that the binarization worsens the recognizing properties. However, our analysis shows an unexpected result: the binarization procedure leads to the increase of the storage capacity by a factor of 2. The obtained results are in a good agreement with the results of computer simulations. | uk_UA |
dc.description.sponsorship | Работа поддержана грантом РФФИ (06-01-00109). | uk_UA |
dc.identifier.citation | Модифицированная q-нарная модель Поттса с бинаризованными синаптическими коэффициентами / Б.В. Крыжановский, В.М. Крыжановский // Штучний інтелект. — 2008. — № 3. — С. 540-547. — Бібліогр.: 13 назв. — рос. | uk_UA |
dc.identifier.issn | 1561-5359 | |
dc.identifier.udc | 681.3 | |
dc.identifier.uri | https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/7148 | |
dc.language.iso | ru | uk_UA |
dc.publisher | Інститут проблем штучного інтелекту МОН України та НАН України | uk_UA |
dc.status | published earlier | uk_UA |
dc.subject | Нейросетевые и нечеткие системы | uk_UA |
dc.title | Модифицированная q-нарная модель Поттса с бинаризованными синаптическими коэффициентами | uk_UA |
dc.title.alternative | Модифікована q-нарна модель Поттса з бінаризованими синаптичними коефіцієнтами | uk_UA |
dc.title.alternative | Modified q-state Potts Model with Binarized Synaptic Coefficients | uk_UA |
dc.type | Article | uk_UA |
Файли
Оригінальний контейнер
1 - 1 з 1
Завантаження...
- Назва:
- 06-Kryzhanovskiy.pdf
- Розмір:
- 354.3 KB
- Формат:
- Adobe Portable Document Format
Контейнер ліцензії
1 - 1 з 1
Завантаження...
- Назва:
- license.txt
- Розмір:
- 1.8 KB
- Формат:
- Item-specific license agreed upon to submission
- Опис: